Apriamo il 2021 con la notizia che è in pubblicazione su RBM on line un lavoro dedicato ad indagare le possibili opportunità di migliorare le previsioni di sviluppo a blastocisti di un embrione sin dai suoi primi stadi di crescita, grazie alle analisi svolte con strumenti della cosiddetta Intelligenza Artificiale (AI), in particolare in base alla osservazione della velocità di movimento citoplasmatico.
Il lavoro dal titolo “Harnessing cytoplasmic particles movement of the human early embryo analysed by advanced imaging and artificial intelligence to predict development to blastocyst stage”(doi: https://doi.org/10.1101/2020.11.26.399832), è frutto della collaborazione di 9.baby con l’Università di Pavia ed è firmato da Giovanni Coticchio, Giulia Fiorentino, Giovanna Nicora, Raffaella Sciajno, Federica Cavalera, Riccardo Bellazzi, Silvia Garagna, Andrea Borini e Maurizio Zuccotti.
L’intelligenza Artificiale aprirà quindi nuovi scenari per l’embriologia? Predire lo sviluppo a blastocisti di un embrione sarà più facile? Speriamo che presto l’applicazione quotidiana delle tecnologie di AI aiuti gli embriologi e i clinici e li supporti nella scelta dell’embrione o della blastocisti da trasferire, migliorando quindi le opportunità di gravidanza delle coppie, per ogni transfer.
Intanto, lo studio evidenzia l’importanza della velocità di movimento citoplasmatico per valutare le ‘chances’ di sviluppo di un embrione e mostra che la competenza e l’esperienza dei nostri embriologi li porta ad osservare e predire con grande accuratezza anche con gli strumenti disponibili ad oggi (l’intelligenza artificiale ha dato risultati molto sovrapponibili alle ipotesi dei nostri embriologi, si veda lo studio per maggiori dettagli).
Il laboratorio di embriologia è naturalmente cruciale per il successo dei trattamenti e 9.baby ha una équipe di grande esperienza e strumentazione di ultima generazione. Ma non ci fermiamo allo stato dell’arte: studiamo e facciamo ricerca continua, per offrire ogni giorno maggiori opportunità di gravidanza.
Qui trovate i link ai quali è visibile il lavoro:
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.11.26.399832v1
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1472648320306702